최근 테크 업계에서 Satya가 작성한 짧은 글이 화제다. AI 시대에 기업이 모델을 사용하는 과정에서 ‘보이지 않는 대가’를 치르고 있다는 개념을 던져, 코인 커뮤니티 친구들이 깊이 생각해 볼 만한 주제다. 이 글은 그 관찰에서 출발해 개념을 설명하고, 블록체인 업계가 조용히 준비해 온 ‘탈중앙화 AI’ 트랙——예를 들어 Bittensor（TAO）과 Gensyn（$AI）——이 해결책을 제시하는지 살펴본다.
Satya의 글은 경제학자 Kenneth Arrow가 일찍이 제시한 모순을 인용한다. 정보 구매자는 그 정보를 ‘알아야’ 가치가 있는지 판단할 수 있지만, 일단 알게 되면 이미 공짜로 손에 넣은 셈이 되어 돈을 지불할 필요가 없다는 것이다. 이는 ‘판매자’에게 매우 불리하다. 판매자는 지식을 누설하고도 돈을 받지 못할 위험을 감수해야 하기 때문이다. 이를 ‘Arrow 정보 패러독스’라고 부른다.
Satya는 AI 시대가 이 시나리오를 완전히 뒤집었다고 지적한다.
이제는 ‘구매자’가 위험을 떠안는다는 것이다. 기업이 AI 모델을 잘 쓰려면 자신의 고유 지식——내부 프로세스, 업계 know-how, 심지어 모델이 잘못 답한 것을 ‘수정하는 모든 과정’——을 모두 입력해야 한다. 즉 두 번 비용을 치르는 셈이다. 한 번은 구독료나 API 비용이고, 또 한 번은 돈보다 더 값진 ‘지식 노출’이다. 그는 이 현상을 역정보 패러독스(Reverse Information Paradox)라고 불렀다.
더 골치 아픈 점은, Satya가 지적하듯 이 과정은 단방향이며 복리처럼 쌓인다는 것이다. 모델을 수정할 때마다, 가르친 세부 사항마다 모델 제공자의 ‘기관 지식’으로 증류된다. 경쟁사가 돈을 주고도 살 수 없는 것이며, 유출은 거의 느끼지 못할 정도로 미세하다. 한 번의 수정, 한 번의 대화, 한 번의 평가가 천천히 누적된다. 시간이 길어질수록 모델 제공자는 당신을 더 잘 이해하지만, 당신은 그것이 무엇을 배웠는지 전혀 알지 못한다.
간단히 말해: 사용할수록, 더 자세히 가르칠수록 모델 제공자는 당신의 산업을 더 잘 알게 되지만, 당신은 ‘이해하는 능력’을 되찾을 방법이 없다.
블록체인 업계는 최근 ‘탈중앙화 AI 훈련’을 자주 이야기한다. 이들이 해결하려는 핵심 문제는 바로 이 패러독스——훈련과 데이터 주권을 ‘자신의 경계 안에’ 두는 것이지, 단일 모델 제공자에게 넘겨주는 것이 아니다. 현재 가장 앞서가는 두 사례는 Bittensor와 Gensyn이다.
사례 1: Bittensor（TAO）—— 블록체인을 ‘지능 시장’으로
Bittensor의 논리는 흥미롭다. AI 훈련을 소수 기업의 서버실에 가두는 대신, 누구나 연산력이나 모델을 기여하고 기여 품질에 따라 TAO 토큰 보상을 받는 개방형 시장으로 만드는 것이다. 현재 네트워크는 100개 이상의 ‘서브넷’(subnet)으로 나뉘며, 각 서브넷은 텍스트 생성, 코드 작성, 단백질 구조 예측 등 다양한 작업에 특화되어 있다.
2026년 3월, Bittensor의 Templar 서브넷은 업계의 주목을 받은 성과를 냈다. 70명 이상의 서로 모르는 독립 기여자들이 일반 인터넷 연결과 소비자용 하드웨어로 협업해 720억 파라미터 규모의 언어 모델 ‘Covenant-72B’를 훈련한 것이다. 일부 미디어는 이를 탈중앙화 AI의 ‘DeepSeek 모멘트’라고 불렀다. 핵심은 최고 수준 모델을 이겼다는 것이 아니라, ‘협업 훈련’이 기술적으로 가능하다는 것을 증명했다는 점이다. 단일 거대 기업의 서버실에 의존할 필요가 없다는 것이다.
이 성과를 가능하게 한 핵심은 SparseLoCo라는 기술이다. 희소화, 2-bit 양자화 등의 방법으로 훈련 노드 간 동기화해야 할 데이터 양을 크게 줄여 통신 오버헤드를 146배 감소시켰다. 이는 ‘역정보 패러독스’ 해결의 한 조각이다. 훈련이 단일 모델 제공자에게 집중될 필요가 없고, 데이터와 기여 기록은 체인에 남으며 규칙은 공개 투명하다.
사례 2: Gensyn（$AI）—— 암호학 증명으로 ‘누가 실제로 일했는지’ 확인
Bittensor가 ‘누가 훈련에 참여할 수 있는지’를 해결한다면, Gensyn은 나머지 절반——‘훈련이 실제로 일어났는지, 누군가 가짜로 연산한 척하며 보상을 빼가는지’——을 해결한다.
Gensyn의 핵심 설계는 REE(Reproducible Execution Environment)라는 메커니즘이다. 암호학 증명을 사용해 각 노드의 연산 결과를 검증하며, 단일 참여자를 맹목적으로 신뢰할 필요가 없다. 목표는 전 세계 유휴 게임 콘솔, 데이터센터, 미래의 스마트폰 연산력을 모아 AWS, Google Cloud 같은 중앙화 클라우드의 대안이 될 개방형·검증 가능한 연산 슈퍼 클러스터를 만드는 것이다.
올해 4월, Gensyn의 플래그십 애플리케이션 Delphi가 메인넷에 정식 출시됐다. AI가 결과를 중재하는 탈중앙화 예측 시장 플랫폼으로, 2,500억 달러 규모의 크리에이터 이코노미 시장을 겨냥한다. 같은 시기 $AI 토큰도 상장됐으며, 첫날 거래는 급등 후 급락하며 변동성이 컸다. 이는 코인 초보자가 특히 주의해야 할 부분이며, 투자 위험은 뒤에서 다시 다룬다.
여기까지 보면 탈중앙화 훈련이 이미 중앙화 거대 기업을 따라잡거나 앞섰다고 오해하기 쉽다. 솔직히 아직 아니다.
탈중앙화 훈련은 태생적으로 두 가지 추가 비용을 감수해야 한다:
통신 지연: 중앙화 서버실에서는 GPU 간 거리가 몇 센티미터, 대역폭은 나노초 단위다. 탈중앙화 네트워크의 노드는 전 세계에 흩어져 일반 인터넷으로 연결되므로, 훈련 그래디언트 동기화 지연은 천차만별이다.
검증 오버헤드: 각 노드가 실제로 주장한 연산을 수행했는지 증명해야 하며, 결과를 조작해 보상을 가로채는 일이 없어야 한다. Bittensor의 ‘지문 비교’든 Gensyn의 암호학 증명이든, 이 검증 자체가 연산력과 시간을 소모한다.
현재 공개된 업계 테스트 데이터에 따르면, 일부 파이프라인 기술은 노드 장애 시 훈련 반복 시간을 최대 55% 단축할 수 있으며, 테스트넷에서도 수백만 건의 소비자용 그래픽 카드 훈련 작업을 완료해 중소형 모델 파인튜닝이 가능함을 증명했다. 그러나 수천억 파라미터 규모의 ‘최첨단 모델’까지 확장하는 것은 아직 검증되지 않았다.
쉽게 말해: 탈중앙화 AI 훈련은 지금 ‘할 수 있다’는 것을 증명했을 뿐, ‘OpenAI, Anthropic 같은 중앙화 슈퍼컴퓨터와 최상위 규모에서 맞붙을 수 있다’는 것은 아직 증명하지 못했다. 그래서 이 트랙을 이해할 때는 서사만 보지 말고 기술 진척을 면밀히 살펴야 한다.
설명은 설명일 뿐, 코인 커뮤니티 친구들은 결국 ‘내 포트폴리오와 무슨 상관이 있나?’라고 묻는다. 여기서는 현재 시장이 주목하는 몇 가지 포인트를 정리했지만, 먼저 말해두겠다——아래 내용은 시장 정보 정리일 뿐 투자 조언이 아니며, 암호자산은 변동성이 매우 크므로 투자 전 반드시 스스로 조사하고 위험 감수 능력을 평가해야 한다.
TAO의 구조적 매력:
TAO는 비트코인과 유사한 4년 반감기 메커니즘을 따르며, 2025년 12월 첫 반감기가 완료된다. 일일 발행량이 약 7,200개에서 3,600개로 절반 줄어 공급 측면에 구조적 긴축이 발생한다.
기관 자금이 이미 유입됐다. 올해 1분기 Nvidia가 4억 2,000만 달러, Polychain Capital이 2억 달러를 추가 투자해 총 약 6억 2,000만 달러의 기관 자금이 유입됐다.
Grayscale은 TAO ETF 신청서를 제출했으며, 승인되면 미국에 상장되는 첫 TAO 추종 거래 상품이 된다.
위험 요인 역시 무시할 수 없다:
Bittensor는 올해 초 Covenant AI와 거버넌스 논란에 휘말렸다. 상대방은 네트워크에 ‘탈중앙화 연극’이 존재한다고 주장했다. 표면적으로는 탈중앙화지만 실제로는 소수가 통제한다는 것이다. 이는 탈중앙화 서사가 실제 거버넌스 구조 검증을 받아야 하며, 백서만으로는 충분하지 않다는 점을 상기시킨다.
Gensyn의 $AI 토큰은 상장 첫날 급등과 급락을 반복하며 고점 대비 40% 이상 하락했다. 이는 신규 토큰 상장 초기의 높은 레버리지·고변동성 특성을 보여주며, 초보자는 포지션 관리를 특히 신중히 해야 한다.
역정보 패러독스는 AI 시대에 ‘지능을 사용한다’는 것 자체가 일종의 대가라는 점을 상기시킨다. Bittensor와 Gensyn이 제시하려는 것은 그중 하나의 답이다. 훈련 인프라의 소유권을 소수 기업에서 더 많은 참여자에게 돌려주는 것이다.
하지만 솔직히 말해, 이 길은 아직 문제를 진정으로 해결하지 못했다. 단지 방향을 제시했을 뿐이다. 속도와 규모 모두 중앙화 거대 기업을 따라가는 중이며, 거버넌스 논란도 완전히 해결되지 않았다. 수천억 파라미터 규모의 최첨단 모델 훈련 역시 아직 실현 가능성이 확인되지 않았다. 성숙한 서사가 아니라 형성 중인 서사로서, 코인 초보자는 이 트랙이 해결하려는 ‘문제’가 무엇인지 이해하고 기술 진척을 지속적으로 추적하는 것이 중요하다. 해결책이 이미 완성됐다고 착각하고 토큰 가격 등락만 쫓아서는 안 된다.